特征工程 - 分箱
卡方分箱 卡方分箱原理 數據分析與數據挖掘之四大分布三大檢驗 python自帶分箱函數 -- 無法實現對分類型數據的分箱，可借助卡方分箱算法實現 import numpy as np import pandas as pd data = np.random.randint ...
原文：特征工程－數據分箱
建模數據的預處理的過程中，變量分箱 即變量離散化 往往是較為核心一環。變量分箱的優劣往往會影響模型評分效果 一,數據分箱的重要性 對異常數據有比較好的魯棒性 在邏輯回歸模型中，單個變量分箱之后每個箱有自己獨立的權重，相當於給模型加入了非線性的能力，能夠提升模型的表達能力，極大擬合 缺失值也可以作為一類特殊的變量進行模型 分箱之后相對於簡單的one hot編碼而言能夠降低模型的復雜度，提升模型運算速 ...
2019-12-06 15:37 0 359 推薦指數：
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